气候变化和林火干扰对大兴安岭林区地上生物量影响的动态模拟

预测森林地上生物量对气候变化和林火干扰的响应是陆地生态系统碳循环研究的重要内容,气温、降水等因素的改变和气候变暖导致林火干扰强度的变化将会影响森林生态系统的碳库动态.东北森林作为我国森林的重要组成部分,对气候变化和林火干扰的响应逐渐显现.本文运用LANDIS PRO模型,模拟气候变化对大兴安岭森林地上生物量的影响,并比较分析了气候变暖对森林地上生物量的直接影响与通过林火干扰强度改变所产生的影响.结果表明: 未来气候变暖和火干扰增强情景下,森林地上生物量增加;当前气候条件和火干扰下,研究区森林地上生物量为(97.14±5.78) t·hm^-2;在B1F2预案下,森林地上生物量均值为(97.93±5.83) t·hm^-2;在A2F3预案下,景观水平第100～150和150～200年模拟时期内的森林地上生物量均值较高,分别为(100.02±3.76)和(110.56±4.08) t·hm^-2.与当前火干扰相比,CF2预案(当前火干扰增加30%)在一定时期使景观水平地上生物量增加(0.56±1.45) t·hm^-2,CF3预案(当前火干扰增加230%)在整个模拟阶段使地上生物量减少(7.39±1.79) t·hm^-2.针叶、阔叶树种对气候变暖的响应存在差异,兴安落叶松和白桦生物量随气候变暖表现为降低趋势,而樟子松、云杉和山杨的地上生物量则随气候变暖表现出不同程度的增加;气候变暖对针阔树种的直接影响具有时滞性,针叶树种响应时间比阔叶树种迟25～50年.研究区森林对高CO₂排放情景下气候变暖和高强度火干扰的共同作用较为敏感,未来将明显改变研究区森林生态系统的树种组成和结构.     

林火干扰对大兴安岭主要林分类型地上生物量预测的影响模拟研究

林火干扰是北方森林最主要的自然干扰之一,对北方森林地上生物量影响是一个长期的过程。因此,在预测地上生物量动态变化时需要考虑林火的影响。运用空间直观景观模型LANDIS PRO,模拟大兴安岭林区林火对不同树种地上生物量预测的影响。选取研究区5种主要树种林分(兴安落叶松、樟子松、云杉、白桦和山杨),以无干扰情景为参考预案,在验证模型模拟结果的基础上,模拟林火在短期(0—50a)、中期(50—150a)和长期(150—300a)对地上生物量的定量化影响,及其对不同立地类型地上生物量的动态变化。结果表明:(1)基于森林调查数据参数化的2000年森林景观模拟结果能够较好地代表2000年真实森林景观,模拟的2010年森林林分密度和胸高断面积与2010年森林调查数据无显著性差异(P0.05),当前林火干扰机制模拟结果能够较好地与样地调查数据匹配,说明林火模拟能够代表当前研究区林火发生情况;(2)与无干扰预案相比,整个模拟时期内景观水平上林火减少了1.7—5.9 t/hm2地上生物量;(3)与无干扰预案相比,林火预案下主要树种生物量在短期、中期和长期变化显著(P0.05);(4)在不同模拟时期,林火显著地改变了地上生物量空间分布,其中以亚高山区地上生物量降低最为明显。研究可为长期森林管理以及森林可持续发展提供参考。     

树种水平的大兴安岭地上生物量变化特征及其与气候和干扰的关系

树种水平地上生物量(每个树种的地上生物量)是衡量森林生态系统结构功能的重要指标。为揭示树种水平森林地上生物量变化机制及其与气候变化和干扰的关系,运用KNN (k-nearest neighbor distance)方法将森林调查数据和MODIS数据相结合,估算了黑龙江大兴安岭2000、2010和2015年树种水平的森林地上生物量,在此基础上运用典型对应分析和随机森林方法,分析了研究区树种水平地上生物量变化特征及其与气候和干扰因素的关系。研究结果表明:2000—2015年期间,研究区总的森林地上生物量增加了8.9%(0.41×10~8 t),其中2010—2015年期间地上生物量的增加速度要明显高于2000—2010年;地上生物量增加最多的树种为白桦(Betula platyphylla Suk.),与2000年相比生物量增加了0.40×10~8 t,其次为樟子松(Pinus sylvestris var.mongolica Litv.)、山杨(Populus davidiana Dode)和蒙古栎(Quercus mongolica Fisch. ex Ledeb.),落叶松(Larix gmelinii(Rupr.) Kuzen)地上生物量下降了0.08×10~8 t,柳树(Chosenia arbutifolia(Pall.) A. Skv.)和云杉(Picea koraiensis Nakai)基本上没有变化;林火、采伐和造林等森林干扰均对树种水平地上生物量影响显著,林火对树种水平地上生物量的影响要高于造林和采伐;气候要素显示出了比干扰要素更为重要的作用,多年平均温度和降水解释了最多的树种水平地上生物量变异。年均温度与阔叶树种的生物量以及林火干扰有显著的正相关性,与总的森林地上生物量呈现出显著的负相关,与落叶松和白桦表现出微弱的负相关,预示着气候变暖将影响该区域的树种组成并降低该区域的森林生产力。     

采伐强度对长白山森林地上生物量和景观格局的长期影响

采伐是驱动长白山森林景观变化的关键因子。本研究采用空间直观森林景观模型(LANDIS PRO 7.0)模拟长白山露水河林业局在5个不同采伐强度方案下的森林地上生物量和景观格局的长期动态变化。结果表明:1)采伐导致了树种产生不同程度的景观破碎化;2)采伐强度对森林地上生物量具有显著影响,采伐强度增大,地上生物量减小;采伐同样显著降低了不同树种的地上生物量,其中采伐对水曲柳、椴树和云杉的影响较大。因此,在模拟的前100年(2003—2103年),当采伐强度较高时,应优先采伐白桦和山杨,然后是水曲柳、云杉和椴树;当采伐强度较低时,水曲柳、云杉、椴树,白桦和山杨都可作为采伐树种。在模拟的后100年(2103—2203年),由于森林地上生物量呈现减小的变化趋势,应适当减小采伐强度,水曲柳、云杉、椴树,白桦和山杨都可作为采伐树种,从而为当地森林管理部门制定合理的管理措施提供科学的依据。     

停止商业性采伐对大兴安岭森林结构与地上生物量的影响

采伐是北方森林最主要的人为干扰之一,过去高强度采伐导致森林植被组成单一化和均质化。为提高森林的生态功能和经济效益,国家先后于2000年实施"天然林资源保护工程"、2014年实施全面停止天然林商业性采伐。为评价这两种政策下不同的采伐干扰对森林的直接影响,以大兴安岭林区为研究对象,采用空间直观景观模型LANDIS PRO,模拟比较2000—2100年"天然林资源保护工程"、全面停止商业性采伐政策下森林树种组成、年龄结构及森林地上生物量的长期变化特征及其差异性。研究结果表明:1)模型初始化的林分密度、地上生物量与2000年野外调查数据相吻合(P0.01),模型模拟结果具有较高的可靠性;2)对比分类经营,全面停止商业性采伐的实施:增大了优势树种(落叶松与白桦)的树种组成比例,减小了保护树种(云杉与樟子松)的比例;对树种组成在中长期影响显著(P0.05),降低了树种组成结构的多样性;总体上增加了林分平均胸高断面积,减小了林分密度;3)模型模拟100年,全面停止商业性采伐下中幼龄林向成熟林过渡,改善森林年龄结构;4)与分类经营相比,整个模拟时期内全面停止商业性采伐增加森林地上生物量,提高森林恢复速率,有助于森林地上总生物量的恢复与累积。但保护树种(云杉与樟子松)森林地上生物量在一定程度上有所下降,不利于提高珍贵树种的丰度。对评估森林管理方案在森林资源恢复上的作用和有效实施森林生态系统管理有重要的参考意义。     

模拟分类经营对小兴安岭林区森林生物量的影响

运用空间直观景观模型LANDIS 7.0 PRO,模拟了在当前采伐模式和无采伐两个预案下,小兴安岭林区森林生物量及主要树种生物量在2000—2200年间的动态。模拟结果如下:(1)无采伐预案下,森林生物量由最初的93.6 t/hm2逐渐升高,90a后达到最大值258 t/hm2,之后森林生物量在245 t/hm2上下小幅波动;(2)前100a采伐预案会明显降低森林生物量,与无采伐预案相比森林生物量最大可降低21.4 t/hm2,平均减少14.7 t/hm2;后100a采伐对森林生物量的影响逐渐减弱,森林生物量平均减少2.6 t/hm2;(3)当前采伐模式促进保护树种红松和紫椴生长,其生物量分别最大可提高9.0 t/hm2和0.53 t/hm2,占到无采伐预案生物量的56%和15%;(4)采伐预案对云冷杉生物量影响较小,主要降低先锋树种(白桦、山杨)和一些阔叶树种(枫桦、春榆)的生物量。研究结果表明现行采伐模式在未来100 a内会显著影响森林生物量,之后其影响逐渐减小,并且保护政策能提高所保护树种(红松、紫椴)的生物量,但要保持较高的总生物量,仍需要降低目前的采伐强度。     

模拟西伯利亚红松种植对大兴安岭中北部森林地上生物量的长期影响

西伯利亚红松是寒温带森林重要建群树种，其在大兴安岭引种种植将直接影响区域森林生态系统的结构和固碳功能。分析引种种植西伯利亚红松对大兴安岭森林地上生物量的长期影响，对厘清区域碳汇及碳中和有重要意义。本研究采用野外调查数据和森林景观模型相结合的方法，量化景观尺度西伯利亚红松不同种植强度对大兴安岭中北部森林及本地主要树种地上生物量动态影响。结果表明：引种种植西伯利亚红松对提高大兴安岭中北部林区森林地上生物量起积极作用，未来可在该区域大面积引种种植西伯利亚红松；不同种植强度预案下森林地上生物量变化趋势相似，均提高了森林地上生物量，其中低强度种植预案下森林地上生物量增幅最大，达8.66 Mg·hm^-2;西伯利亚红松引种种植对本地主要树种的影响存在明显差异，兴安落叶松和云杉地上生物量升高0.19～8.88 Mg·hm^-2,樟子松、山杨和白桦地上生物量降低0.42～12.86 Mg·hm^-2。     

气候变化、林火和营林措施对寒温带典型森林生态弹性的影响

生态弹性是森林生态系统在遭受外在扰动后恢复到稳定状态的能力,是森林资源可持续发展的重要目标之一,且森林生态弹性对诸如气候变化、林火和营林措施等外部因子的影响较为敏感.探究这些外部因子对森林生态弹性的影响在未来森林生态系统管理方面有重要意义.本研究首先从森林组成、结构和功能等方面选取指标因子并估算了森林生态弹性值,然后运用LANDIS PRO模型,模拟气候变化、林火干扰和营林措施等对寒温带典型森林生态弹性的影响,并探讨了当前抚育采伐方案在未来气候下的可持续性.结果表明: 模型初始化的2000年林分密度和胸高断面积与2000年真实景观较为吻合,模拟的2010年森林景观与野外调查数据无明显差异,基于当前林火干扰状况的模拟结果与火烧迹地调查数据基本匹配,说明林火模块能很好地模拟当前研究区林火发生状况.林火干扰增加30%将会使该区模拟期内景观水平上森林生态弹性提高15.7%～40.8%,而林火干扰增加200%则会降低该区4.4%～24.6%的森林生态弹性.短期和中期林火干扰增加对森林生态弹性的影响大于气候变化的影响.与当前预案相比,B1气候(林火增加30%预案)和A2气候(林火增加200%预案)对整个模拟阶段景观尺度森林生态弹性的影响分别处于-15.9%～38.9%和-60.4%～34.8%范围内.与无采伐预案相比,B1和A2气候下在整个模拟时期内若继续实施当前抚育采伐方案,将不利于景观水平森林生态弹性的提高.在B1气候(林火增加30%预案)下,在各模拟时期内无需实施任何营林措施;而在A2气候(林火增加200%预案)下,建议实施中、高强度种植的营林措施以提升景观水平森林生态弹性.     

空间直观景观模型LANDIS在大兴安岭呼中林区的应用

应用空间直观景观模型(LANDIS),研究有采伐和无采伐预案下大兴安岭呼中林区的森林景观的长期变化。用APACK计算每一个物种及各年龄级的分布面积。为了研究物种分布格局的变化,计算了物种分布的聚集度指数。研究结果如下：(1)在无采伐预案下。火干扰模式为低频率大面积高强度火烧;在有采伐预下,火干扰模式为高频率小面积低强度火烧;(2)在无采伐预案下,火会造成各种群分布面积的强烈波动,但是对种群的年龄结构没有很大影响;在有采伐预案下,火对种群分布面积和年龄结构都没有很大的影响;(3)采伐能完全改变各种群的年龄结构。降低种群分布的聚集度,但是对各种群的分布面积并没有很大影响;(4)在有采伐预案下,各种群为增长型种群,增长量通过采伐取走,群落处于演替的干扰顶极状态;在无采伐预案下,各种群为稳定型种群(樟子松和偃松除外),大面积高强度火烧使群落产生较大的波动。结果表明,在呼中林业局,在没有人为干扰情况下,火干扰是森林景观变化的主导因素。自从有了人为干扰,采伐开始逐渐取代火干扰成为影响森林景观变化的主导因素。空间直观景观模型的一个挑战是模型的验证。由于缺乏详细的空间数据及模型模拟中的随机性,很难通过模型模拟结果与实地调查或遥感数据的比较进行验证。通过对火模拟、物种分布和物种组成的生态或生物学实现对模型进行验证。     

长白山阔叶红松林径级结构动态模拟和优化经营

以原始阔叶红松林为研究对象,采用密度依赖矩阵模型,模拟了自然生长预案下林分径级结构的动态变化,分析了一种择伐预案对林分径级结构的影响,计算了7种不同择伐强度下森林的恢复期。结果表明:原始阔叶红松林比较稳定,但也有比较缓慢的自然生长,林分株数密度呈下降趋势,符合森林的自然稀疏规律,随着时间的推移,各径阶株数的变化速度逐渐减弱,趋于稳定,验证了演替顶极理论。以生长量、收获量、保留林分结构和采伐费用为森林经营效果的评价指标,则20%的采伐强度、35年采伐周期和25%的采伐强度、45年的采伐周期的2种方案较优。     

Carbon Accumulation Patterns During Post-Fire Succession in Cajander Larch (Larix cajanderi) Forests of Siberia

Increased fire activity within boreal forests could affect global terrestrial carbon (C) stocks by decreasing stand age or altering tree recruitment, leading to patterns of forest regrowth that differ from those of pre-fire stands. To improve our understanding of post-fire C accumulation patterns within boreal forests, we evaluated above- and belowground C pools within 17 Cajander larch (Larix cajanderi) stands of northeastern Siberia that varied in both years since fire and stand density. Early-successional stands (<20-year old) exhibited low larch recruitment, and consequently, low density, aboveground larch biomass, and aboveground net primary productivity (ANPP_tree). Mid-successional stands (21- to 70-year old) were even-aged with considerable variability in stand density. High-density mid-successional stands had 21 times faster rates of ANPP_tree than low-density stands (252 vs. 12?g?C?m^?2?y^?1) and 26 times more C in aboveground larch biomass (2,186 vs. 85?g?C?m^?2). Density had little effect on total soil C pools. During late-succession (>70-year old), aboveground larch biomass, ANPP_tree, and soil organic layer C pools increased with stand age. These stands were low density and multi-aged, containing both mature trees and new recruits. The rapid accumulation of aboveground larch biomass in high-density, mid-successional stands allowed them to obtain C stocks similar to those in much older low-density stands (~8,000?g?C?m^?2). If fire frequency increases without altering stand density, landscape-level C storage could decline, but if larch density also increases, large aboveground C pools within high-density stands could compensate for a shorter successional cycle.     

气候变化、林火和采伐对大兴安岭森林碳储量的影响

大兴安岭林区林火发生的频率受气候变化的影响将会增加,可能会增加该地区森林生态系统碳损失.本研究通过耦合森林生态系统模型和森林景观模型以模拟未来百年大兴安岭森林碳储量动态变化,量化气候变化、林火和采伐对森林碳储量的影响.结果表明: 虽然采伐和林火会抵消相当一部分由气候变化增加的碳储量,但气候变化仍然能够增加大兴安岭森林碳储量.未来100年该地区森林地上和土壤有机碳储量将会分别增加9%～22%和6%～9%.短期(0～20年)气候变化对大兴安岭森林碳储量的影响大于同期林火的影响,中期(30～50年)和长期(60～100年)气候变化对森林碳储量的影响小于林火和采伐的影响.由于未来大兴安岭地区气候变化及其林火干扰存在不确定性,导致未来该地区森林碳储量存在较大的不确定性.未来100年大兴安岭森林地上碳储量和土壤有机碳储量不确定性分别为12.4%～16.2%和6.6%～10.4%.为准确估算我国北方森林生态系统碳储量,需要考虑种子传播、林火和采伐的影响.     

大兴安岭5种典型林型森林生物碳储量

森林生态系统是陆地生态系统的重要碳库,森林生态系统的生物碳储量作为森林生态系统碳库的重要组成部分,对全球碳循环与碳平衡产生重要作用。以大兴安岭5种典型林型为研究对象,结合森林资源清查资料,采用地理信息技术(GIS),将5种林型分龄组分别对乔木层、林下的灌木层、草本层和凋落物层各组分的单位面积生物量、含碳率和生物碳储量进行测定和计量估算,并从林分水平上,采用分龄组的方法,计量估算了生物碳储量。结果表明:大兴安岭5种典型林型不同龄组的生物碳储量分别为:兴安落叶松幼龄林、中龄林、近熟林和成熟林的生物碳储量分别为15.20、50.96、95.80t/hm2和109.33t/hm2;白桦幼龄林、中龄林、近熟林和成熟林的生物碳储量分别为15.36、30.67、41.62t/hm2和64.35t/hm2;樟子松幼龄林、中龄林、近熟林和成熟林的生物碳储量分别为29.89、59.92、90.01t/hm2和117.08t/hm2;蒙古栎幼龄林、中龄林、近熟林和成熟林的生物碳储量分别为11.17、11.90、34.94t/hm2和59.49t/hm2;山杨幼龄林、中龄林、近熟林和成熟林的生物碳储量分别为21.81、28.58、42.84t/hm2和64.39t/hm2。研究发现:5种典型林型不同龄组的森林生物碳储量均随着林龄(幼龄林、中龄林、近熟林和成熟林)的增长而增加,但不同林型的碳汇功能存在差异,同一种林型在不同林龄的生物碳储量增幅差异亦较大。尤其是大兴安岭目前林分质量比较差,幼龄林和中龄林所占的比重较大,若能对现有林分加以更好地抚育和管理,该区森林植被仍具有较大的碳汇潜力,碳汇功能将进一步增强,大兴安岭在国家的生态功能区建设中将发挥更重要的碳汇功能,对此提出了森林生态系统碳增汇管理策略与管理路径。研究结果为正确认识森林生物碳储量对区域碳平衡及生态环境的影响具有重要意义,以及在未来营林、造林活动中充分发挥人工林碳汇效应提供参考依据。     

Projected climate change effects on Alberta's boreal forests imply future challenges for oil sands reclamation

Climate change will drive significant changes in vegetation cover and also impact efforts to restore ecosystems that have been disturbed by human activities. Bitumen mining in the Alberta oil sands region of western Canada requires reclamation to “equivalent land capability,” implying establishment of vegetation similar to undisturbed boreal ecosystems. However, there is consensus that this region will be exposed to relatively severe climate warming, causing increased occurrence of drought and wildfire, which threaten the persistence of both natural and reclaimed ecosystems. We used a landscape model, LANDIS‐II, to simulate plant responses to climate change and disturbances, forecasting changes to boreal forests within the oil sands region. Under the most severe climate forcing scenarios (representative concentration pathway [RCP] 8.5) the model projected substantial decreases in forest biomass, with the future forest being dominated by drought‐ and fire‐tolerant species characteristic of parkland or prairie ecosystems. In contrast, less extreme climate forcing scenarios (RCPs 2.6 and 4.5) had relatively minor effects on forest composition and biomass with boreal conifers continuing to dominate the landscape. If the climate continues to change along a trajectory similar to those simulated by climate models for the RCP 8.5 forcing scenario, current reclamation goals to reestablish spruce‐dominated boreal forest will likely be difficult to achieve. Results from scenario modeling studies such as ours, and continued monitoring of change in the boreal forest, will help inform reclamation practices, which could include establishment of species better adapted to warmer and drier conditions.     

Spatial patterns and drivers of fire occurrence and its future trend under climate change in a boreal forest of Northeast China

Understanding the spatial patterns of fire occurrence and its response to climate change is vital to fire risk mitigation and vegetation management. Focusing on boreal forests in Northeast China, we used spatial point pattern analysis to model fire occurrence reported from 1965 to 2009. Our objectives were to quantitate the relative importance of biotic, abiotic, and human influences on patterns of fire occurrence and to map the spatial distribution of fire occurrence density (number of fires occurring over a given area and time period) under current and future climate conditions. Our results showed human‐caused fires were strongly related to human activities (e.g. landscape accessibility), including proximity to settlements and roads. In contrast, fuel moisture and vegetation type were the most important controlling factors on the spatial pattern of lightning fires. Both current and future projected spatial distributions of the overall (human‐ + lightning‐caused) fire occurrence density were strongly clustered along linear components of human infrastructure. Our results demonstrated that the predicted change in overall fire occurrence density is positively related to the degree of temperature and precipitation change, although the spatial pattern of change is expected to vary spatially according to proximity to human ignition sources, and in a manner inconsistent with predicted climate change. Compared to the current overall fire occurrence density (median value: 0.36 fires per 1000 km² per year), the overall fire occurrence density is projected to increase by 30% under the CGCM3 B1 scenario and by 230% under HadCM3 A2 scenario in 2081–2100, respectively. Our results suggest that climate change effects may not outweigh the effects of human influence on overall fire occurrence over the next century in this cultural landscape. Accurate forecasts of future fire‐climate relationships should account for anthropogenic influences on fire ignition density, such as roads and proximity to settlements.